人感検出(もしくは特定のオブジェクトの検出)をどんなデバイスにも追加可能-人感検出リファレンスデザインは、CMOS画像センサを通して人の気配を感知するシステムを可能にします。ディープラーニングフレームワークであるCaffeやTensorflowを使って更新された学習モデルによって、AIシステムは対象物を検出し位置を示すことができます
電力と性能の最適化-このリファレンスデザインは選択したFPGAに応じて、1 mWと0.85 Wの間で電力を消費するスケーラブルなシステム設計を可能にします
低価格で空間効率の良い設計-スケーラブルな推論エンジンはiCE40 UltraPlus-5K FPGAに内蔵でき、性能を向上させ、いくつかのECP5に合わせて拡張することができます